면접에서 Pytorch의 dataloader나 dataset class는 generator인가? iterator인가?라는 질문을 받은 적이 있는데..
generator를 의도로 물어본것 같기는 한데 잘 모르겠고
찾아보니 generator라는 사람이 있고.. iterator라는 사람이 있고... 뭐가 맞는지 모르겠습니다..
둘 중 하나가 될려면 next()라는 함수에 의해 호출이 되어야하는데, iter()로 변환시키지 않고 단순하게 next()에 씌우면 에러가 나더라구요
그래서 '둘 다 아니다'라는게 제 생각인데 뭐가 맞을까요??
안녕하세요, daehyuck2000님. PyTorch의 DataLoader와 Dataset 클래스에 대한 질문에 대해 답변드리겠습니다.
먼저, PyTorch의 DataLoader와 Dataset 클래스가 generator인지, iterator인지에 대한 질문에 대해 이해하였습니다. 이에 대한 답변은 DataLoader와 Dataset 클래스는 기본적으로 iterator입니다.
Python에서 iterator는 __iter__()와 __next__() 메소드를 구현한 객체를 말합니다. 이는 'next()' 함수를 사용하여 다음 요소를 가져올 수 있음을 의미합니다. 반면에, generator는 iterator의 한 종류로, 함수 내부에 'yield' 키워드를 사용하여 데이터를 하나씩 반환하는 방식을 사용합니다.
PyTorch의 DataLoader와 Dataset 클래스는 'iter()' 함수를 사용하여 iterator로 변환한 후, 'next()' 함수를 사용하여 데이터를 하나씩 가져올 수 있습니다. 이는 DataLoader와 Dataset 클래스가 iterator라는 것을 의미합니다. 그러나 이들 클래스는 'yield' 키워드를 사용하지 않으므로 generator는 아닙니다.
다음은 PyTorch의 DataLoader를 사용하는 예제 코드입니다.
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 임의의 데이터셋 생성
x = torch.randn(100, 3)
y = torch.randn(100, 1)
dataset = TensorDataset(x, y)
# DataLoader 생성
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10)
# DataLoader는 iterator이므로 'iter()' 함수를 사용하여 iterator로 변환
data_iter = iter(dataloader)
# 'next()' 함수를 사용하여 데이터를 하나씩 가져옴
data = next(data_iter)
이 코드를 실행하면 DataLoader 객체인 'dataloader'를 iterator로 변환한 후, 'next()' 함수를 사용하여 데이터를 하나씩 가져올 수 있습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 DataLoader 부분(torch.utils.data — PyTorch 2.0 documentation)을 참조하시면 좋을 것 같습니다.
제 답변이 daehyuck2000님의 질문에 도움이 되었기를 바랍니다. 그럼에도 불구하고 제 답변이 틀릴 수 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.
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PyTorch의 DataLoader와 Dataset 클래스는 iterator입니다. 이 두 클래스는 데이터를 효율적으로 로드하고 모델에 공급하기 위해 사용됩니다.
Generator는 함수나 클래스 내에서 yield 키워드를 사용하여 데이터를 생성하는 객체입니다. Generator는 iterator의 한 유형이지만, DataLoader와 Dataset은 generator가 아닙니다.
PyTorch의 DataLoader는 데이터를 배치 단위로 로드하고 병렬로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. DataLoader는 Dataset 객체를 입력으로 받아 데이터를 로드하고, 이를 모델에 공급할 수 있는 iterator를 생성합니다. 이 iterator는 next() 함수를 사용하여 다음 배치를 가져올 수 있습니다.
Dataset은 데이터셋을 추상화한 클래스로, 데이터를 로드하고 전처리하는 역할을 합니다. Dataset은 반복 가능한 객체(iterable)이며, DataLoader에 의해 사용되어 iterator를 생성합니다.
따라서, DataLoader와 Dataset은 iterator입니다. next() 함수를 사용하여 다음 데이터를 가져올 수 있으며, iter() 함수로 변환하지 않고도 next() 함수를 호출할 수 있습니다.
아래는 DataLoader와 Dataset을 사용하는 간단한 예제 코드입니다.
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 사용자 정의 Dataset 클래스 정의
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
# 데이터 생성
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# Dataset 객체 생성
dataset = CustomDataset(data)
# DataLoader 객체 생성
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
# 데이터 로드 및 모델에 공급
for batch in dataloader:
print(batch)
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 DataLoader와 Dataset 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다.
이해에 도움이 되셨길 바랍니다! 추가로 궁금한 사항이 있으면 언제든지 질문해주세요.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 daehyuck2000님,
데이터 로더와 데이터셋에 대한 질문이시군요.
Pytorch의 DataLoader와 Dataset 클래스는 모두 iterator가 아닙니다.
DataLoader는 Dataset으로부터 샘플들을 불러와 mini-batch로 묶어주는 역할을 합니다. Dataset은 데이터 샘플들의 집합으로, __getitem__과 len 메서드를 구현하여 DataLoader가 사용할 수 있습니다.
DataLoader를 생성할 때 Dataset을 인자로 넘겨주면, 이 DataLoader는 Dataset으로부터 샘플들을 순회할 수 있는 iterator를 생성합니다.
즉, DataLoader 자체는 iterator가 아니지만 iterator를 생성할 수 있죠.
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32)
for x, y in train_loader:
# train...
위 코드처럼 DataLoader는 iter 메서드를 호출하여 iterator를 얻을 수 있고,
이 iterator를 통해 데이터셋에서 샘플들을 순회할 수 있습니다.
따라서 정확히 말하자면, Pytorch의 DataLoader와 Dataset은 모두 iterator가 아니라, iterator를 생성할 수 있는 객체입니다.
문제가 되는 부분이 있다면 언제든지 댓글을 달아주세요. 데이터 로딩 관련 문제를 함께 풀어가면 좋겠습니다.
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흥미로운 질문이라 개인적으로 좀 찾아봤는데,
>>> import collections, types
>>> issubclass(types.GeneratorType, collections.Iterator)
True
참고: Difference between Python's Generators and Iterators - Stack Overflow
issubclass 를 사용해서 확인해보면, Dataset, DataLoader 모두 Iterator의 subclass가 아닙니다.그래서 둘 다 아니라는 게 맞는 것 같습니다.
하지만, Dataset 과 DataLoader의 경우 __iter__ 메소드를 갖고, __next__ 메소드를 갖지 않는데, 이런 클래스를 Iterable 로 부르는 것 같습니다.
의견 정말 감사합니다.
도움이 많이 되었습니다
Dataset의 경우 __getitem__을 yield로 구성할 경우 generator로 볼 수도 있을 것 같습니다.
IterableDataset의 경우는 Iterable이고 iterator를 갖고 있습니다.
DataLoader는 Iterable이고 iterator를 갖고 있습니다.
class Dataset(Generic[T_co]) 의 경우, Collections 추상 베이스 클래스의 Sequence에 해당한다고 볼 수 있습니다. (__getitem__, __len__) 종종 기본 Dataset을 sequential dataset이라고 부릅니다.
class IterableDataset(Dataset[T_co], Iterable[T_co])의 경우, Collections 추상 베이스 클래스의 Iterable에 해당한다고 볼 수 있습니다. (__iter__)
한편으로 DataLoader의 경우, __iter__ 메소드를 갖고 있는 Iterable이며, Dataset을 바탕으로 _get_iterator 메소드를 통해 iterator를 생성하게 됩니다.
참고 - Collections 추상 베이스 클래스
답변 감사합니다.. 도움이 많이 되었습니다